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Lecture: Process Mining - Details
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Lehrveranstaltung wird online/digital abgehalten.

General information

Course number INF-0243
Semester SS 2020
Current number of participants 91
expected number of participants 30
Home institute Lehrprofessur für Informatik
Courses type Lecture in category Teaching
First date Thu , 23.04.2020 08:15 - 09:45
Participants Dies ist eine Wahlpflicht-Veranstaltung im Bereich "Theoretische Informatik" in folgenden Informatik-Masterstudiengängen:
- Master "Informatik"
- Master "Informatik & Multimedia"

Dies ist eine Wahlpflicht-Veranstaltung im Bereich "Fortgeschrittene Quantitative Methoden" im folgenden Masterstudiengang:
- Master "Wirtschaftsinformatik"
Pre-requisites Es werden keine anderen Master-Veranstaltungen vorausgesetzt.

Wichtige Grundlagen aus dem Bachelor:
- Diskrete Strukturen und Logik (empfohlen)
- Einführung in die theoretische Informatik (Automaten und formale Sprachen; empfohlen)
Learning organization Es werden zwei doppelstündige Termine pro Woche angeboten. Diese Termine sind Woche für Woche abwechselnd
- 2 Vorlesungstermine
- 1 Vorlesungstermin + 1 Übungstermin

Die Übungen dienen der Vertiefung und praktischen Übung des Inhalts aus den Vorlesungen. Es werden 2-wöchentlich Übungsblätter mit Übungsaufgaben herausgegeben. Diese werden in den 2-wöchentlichen Übungen besprochen.
Performance record Es wird eine Klausur zum Vorlesungsende im Sommersemester angeboten.
- Termin: Wird noch bekannt gegeben
- Ort: Wird noch bekannt gegeben
- Dauer: 90 Minuten

Prüfungsanmeldung :
Man muss sich in STUDIS (Prüfungsverwaltungssystem des Prüfungsamts) zur Prüfung anmelden. Eine STUDIS-Anmeldung führt zur Bewertung auch bei Nicht-Teilnahme (als "nicht bestanden").
- STUDIS-Anmeldefrist: (wird noch bekannt gegeben)

Klausurbewertung
- Die Klausur wird mit maximal 90 Punkten bewertet
- Aus der erreichten Punktzahl wird eine Note zwischen 1,0 und 5,0 errechnet.
- Die Klausur ist mit der Note 4,0 bestanden, wenn 50% der maximal möglichen Punkte erreicht worden sind.

Klausurmodalitäten:
- Campus Card und amtlicher Lichtbildausweis sind zur Klausur mitzubringen
- Alle Teilnehmer unterschreiben die Teilnehmerliste
- Es sind keine Hilfsmittel zugelassen (Disqualifikation)
- Es ist nicht gestattet, eine Kopie der Klausur anzufertigen (Disqualifikation)
- Die Arbeiten disqualifizierter Teilnehmer werden mit 5,0 bewertet und dem Prüfungsausschuss gemeldet
- Die Aufgaben sind selbständig zu erledigen. Kontaktaufnahme zu anderen Teilnehmern oder deren Unterlagen führen zur Disqualifikation
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird online/digital abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise Wil M. P. van der Aalst:
Process Mining - Data Science in Action, Second Edition. Springer 2016, ISBN 978-3-662-49850-7

Wil M. P. van der Aalst, Boudewijn F. van Dongen: Discovering Petri Nets from Event Logs. Trans. Petri Nets and Other Models of Concurrency 7: 372-422 (2013)

Robin Bergenthum, Jörg Desel, Robert Lorenz, Sebastian Mauser: Process Mining Based on Regions of Languages. BPM 2007: 375-383
ECTS points 6

Course location / Course dates

n.a Thursday: 08:15 - 09:45, weekly

Module assignments

Comment/Description

Die Veranstaltung gibt einen fundierten Überblick über das Forschungsgebiet Process Mining. Vorläufige Kapitelübersicht:
1: Motivation / Überblick
2: Mathematische Grundlagen
3:: Petrinetze
4: Andere Systemmodelle (Workflow-Netze, EPKs, BPMN, Dependency Graphs, Causal Nets, …)
5: Event Logs
6: Alpha-Algorithmus
7: PROM
8: Heuristics Miner
9: Synthese-Methoden
10: Ergänzende Themen (Data Mining, Conformance Checking, Enhancement)

Admission settings

The course is part of admission "Zeitgesteuerte Anmeldung: Process Mining".
Settings for unsubscribe:
  • The enrolment is possible from 08.04.2020, 00:00 to 11.05.2020, 00:00.